AI-agents kunnen taken uitvoeren die traditionele automatisering niet aankan, maar ze brengen een nieuw risico met zich mee: ze kunnen succesvol draaien en toch complete onzin opleveren. Dit probleem is op te lossen met eenvoudige, gelaagde controles die geen technische achtergrond vereisen.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samenstelbare patronen in plaats van complexe raamwerken. Maar zelfs eenvoudige agents introduceren een probleem dat traditionele automatisering niet kent. Een standaard workflow draait of hij crasht. Een agent kan succesvol draaien en toch feiten verzinnen, de verkeerde tool aanroepen, onbruikbare data teruggeven of instructies volledig negeren. De agent voltooit zijn taak, maar het resultaat is fout.

Volgens de blog van n8n, een platform voor workflowautomatisering, kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door gelaagde controles toe te passen. Deze controles helpen ook bij een veelgestelde vraag in de praktijk: hoe beperk je de acties die AI-agents mogen uitvoeren zonder hun bruikbaarheid te verliezen?

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je AI-agents niet hoeft te wantrouwen of te omarmen zonder grenzen. Het gaat om het toepassen van simpele checks die voorkomen dat een agent verkeerde beslissingen neemt. Denk aan een medewerker die je duidelijke instructies geeft en wiens werk je controleert voordat het naar buiten gaat. Hetzelfde principe geldt voor AI-agents.

De impact is groot voor bedrijven die automatisering inzetten voor klantenservice, dataverwerking of administratieve taken. Zonder deze controles loop je het risico dat een agent klanten verkeerde informatie geeft, verkeerde bestellingen plaatst of onjuiste data in je systemen zet. Met de juiste controles wordt een agent een betrouwbare assistent in plaats van een risicovolle black box.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI inzet voor klantenservice. Je zou een agent kunnen gebruiken om vragen over bestellingen te beantwoorden. Een eenvoudige controle is het beperken van de tools die de agent mag gebruiken. Geef hem alleen toegang tot de orderstatus en verzendinformatie, niet tot het wijzigen van prijzen of het aanmaken van kortingscodes. Dit voorkomt dat een hallucinerende agent onbedoeld acties uitvoert die schadelijk zijn voor je bedrijf.

Als je een team aanstuurt dat data verwerkt. Overweeg om output-schema’s te gebruiken. Dit zijn vaste formats waaraan de uitvoer van de agent moet voldoen. Als de agent bijvoorbeeld een rapport moet genereren met specifieke kolommen, controleer dan of de data in het juiste formaat is voordat je het verder verwerkt. Dit voorkomt dat foutieve data je systemen binnensluipt.

Als je administratieve processen automatiseert. Een optie is om prompt-structuur te verbeteren. Geef de agent niet alleen een taak, maar ook context en specifieke instructies. In plaats van ‘maak een factuur’, zou je kunnen zeggen: ‘maak een factuur voor klant X met de volgende items, gebruik het standaard factuurformaat en voeg geen extra kosten toe.’ Hoe specifieker de instructie, hoe kleiner de kans op fouten.

Als je meerdere agents inzet voor verschillende taken. Een mogelijkheid is om workflow-routing logica toe te voegen. Dit betekent dat je bepaalt welke agent of tool een bepaalde taak afhandelt. Een eenvoudige check: als het verzoek gaat over retouren, stuur het dan naar de retour-agent; als het over betalingen gaat, naar de betalings-agent. Dit voorkomt dat een agent taken uitvoert waarvoor hij niet geschikt is.

Als je een agent inzet voor externe communicatie. Overweeg om guardrails in te bouwen. Dit zijn veiligheidscontroles die controleren of de input en output voldoen aan je beleid. Bijvoorbeeld: een agent mag geen persoonlijke gegevens delen of geen beloftes doen over levertijden die je niet kunt nakomen. Deze controles zijn eenvoudig in te stellen en voorkomen de grootste risico’s.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar het principe is overal hetzelfde: begin met eenvoudige controles en breid ze uit naarmate je meer ervaring opdoet. Je hoeft geen technische expert te zijn om je AI-agents betrouwbaar te maken.

Bron: n8n blog